| 研究概要 |
本研究では自律型エアロロボットが数十cm〜数mの超低空を正確かつ安定に飛行するための制御技術に関する研究・開発を行うことを目的とし,知的システムの学習・適応による知的な非線形ロバスト制御系および非線形ロバスト適応制御系により高度に安定な超低空飛行制御系の構築法に関して研究を実施した.確率的な外乱など不確かさに対する非線形ロバスト制御系の構築をニューラルネットワークの学習により行う方法を提案しただけでなく,学習結果が複雑系の特徴として挙げられているべき乗則に従うことを発見し,不確かさを考慮した学習・最適化が生態システムなど複雑系の支配原理と深く関連する可能性があることを示した.また,複数の適応的なモジュールを持つ制御系について考え,モジュールの協調的な適応・動作により環境の複雑さや変化に適応する制御系の構築法とその安定な適応アルゴリズムを提案し,エアロロボットの飛行実験によりその実証を行った.その結果,エアロロボットの運動方向や風の方向によりモジュールが適応的に振る舞うことを確認した.また,超低空飛行においては地面との距離だけでなく傾斜や起伏が大きな影響を持つので,エアロロボットに小型レーザースキャナーを搭載した.そのセンシング情報を3PS-INS(慣性航法)複合航法システムと複合化した対地高度・傾斜・起伏の計測システムへと発展させた.また,GPS-INS複合航法のハードウェア化,小型化のための検討を行い,その実験を実施した.さらに,熟練操縦者と中級操縦者の違いを明らかにし,エアロロボットの操縦のコツを制御系構築に反映することを目的として,視線検知装置,プロポ操舵記録フライトデータにより操縦方法の解析を行った結果,方位方向の制御のための注視点が熟練者と中級者と異なることなど様々な違いを発見した.
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